Guia docente

DATOS IDENTIFICATIVOS

2024_25

Asignatura

ESTADISTICA AVANZADA I

Código

00511018

Enseñanza

0511 - G.MARKETING E INVESTIGACIÓN DE MERCADOS

Descriptores

Cr.totales

Tipo

Curso

Semestre

Obligatoria

Segundo

Idioma

Castellano

Prerrequisitos

Departamento

ECONOMIA Y ESTADISTICA

Responsable

ÁLVAREZ ESTEBAN , RAMÓN

Correo-e

ralve@unileon.es
mmartp@unileon.es

Profesores/as

ÁLVAREZ ESTEBAN , RAMÓN

MARTINEZ PIZARRO , MARIO

Web

http://ralve.unileon.es

Descripción general

Test de hipótesis paramétricos y no paramétricos para k muestras. Técnicas de análisis estadístico multivariante Análisis factorial, regresión y cluster. Series temporales.

Tribunales de Revisión

Tribunal titular
Cargo	Departamento	Profesor
Presidente	ECONOMIA Y ESTADISTICA	ABAD GONZALEZ , JULIO IGNACIO
Secretario	ECONOMIA Y ESTADISTICA	DELGADO MARQUEZ , ELVIRA
Vocal	ECONOMIA Y ESTADISTICA	BLANCO ALONSO , PILAR

Tribunal suplente
Cargo	Departamento	Profesor
Presidente	ECONOMIA Y ESTADISTICA	SOMARRIBA ARECHAVALA , MARIA NOELIA
Secretario	ECONOMIA Y ESTADISTICA	GARCIA GALLEGO , ANA BELEN
Vocal	ECONOMIA Y ESTADISTICA	VALLEJO PASCUAL , MARIA EVA

Competencias

Código
A16272	511E3 Capacidad para poner en práctica técnicas de investigación de mercados
A16274	511E5 Capacidad para analizar entornos económicos y empresariales y su influencia en el ámbito de la investigación de mercados y marketing
A16278	511EB2 Capacidad para realizar investigaciones y análisis de mercados
B5100	511CG7 Demostrar que posee y comprende los conocimientos en el área del marketing y de la investigación de mercados.
B5101	511CG8 Aplicar los conocimientos anteriores a su trabajo en cualquier campo relacionado con el marketing y con la investigación de mercados. En este sentido, debe ser capaz de elaborar y defender argumentos, así como resolver problemas en las áreas de estudio especificadas.
B5107	511CT4 Capacidad de aprender
B5108	511CT5 Capacidad para el pensamiento analítico
B5109	511CT6 Manejar con destreza las tecnologías de la información
C3	CMECES3 Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.

Resultados de aprendizaje

Resultados	Competencias
Identificar, plantear y resolver problemas mediante la utilización de la técnica estadística multidimensional adecuada en el campo del marketing e investigación de mercados.	A16272 A16274 A16278	B5100 B5101 B5107 B5108	C3
Utilizar las tecnologías de la información, operaciones básicas en el tratamiento de datos y software estadístico en marketing.	A16272 A16278	B5100 B5101 B5107 B5108 B5109	C3
Capacidad para analizar entornos económicos y empresariales desde un punto de vista multidimensional, incluyendo los conceptos de factor y segmentación.	A16272 A16274 A16278	B5100 B5101 B5107 B5108 B5109	C3
Predecir e interpretar resultados a partir de modelos de regresión y de series temporales.	A16272 A16274 A16278	B5100 B5101 B5107 B5108 B5109	C3
Generalización de los contrastes paramétricos y no paramétricos para k muestras.	A16272 A16278	B5100 B5101 B5107 B5109	C3

Contenidos

Bloque	Tema
Tratamiento de datos en marketing	TEMA 1. Tratamiento de datos en marketing
Asociación y contrastes	TEMA 2. Asociación y causalidad
	TEMA 3. Análisis paramétrico y no paramétrico para k muestras. Análisis de la varianza múltiple y análisis de la covarianza.
Regresión	TEMA 4. Análisis de regresión múltiple
Técnicas factoriales	TEMA 5 Técnicas factoriales aplicadas a variables cuantitativas.
Análisis de conglomerados	TEMA 6 Análisis de conglomerados
Series temporales	TEMA 7 Métodos de predicción descriptivos y probabilísticos en series temporales.

Planificación

Metodologías :: Pruebas
	Horas en clase	Horas fuera de clase	Horas totales
Dirigidas	40	40	80

Supervisadas	16	30	46
Autónomas	0	20	20

Sesión Magistral	0	0	0

Evaluación General	4	0	4

(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías

Metodologías ::

	descripción
Dirigidas	Corresponden a clases presenciales en las que se combina la sesión magistral con la participación. Se proporciona la documentación necesaria para el desarrollo del curso y se utilizará el apoyo de diferentes medios y materiales didácticos. Cada tema contiene un desarrollo teórico y práctico de los conceptos esenciales así como los ficheros correspondientes a las distintas actividades integradas en los textos.
Supervisadas	Se incluyen las clases en el aula informática, utilizando diverso software estadístico así como la resolución de problemas y la interpretación de los resultados.
Autónomas	Se proporcionan actividades sin evaluación con las que el estudiante pueda realizar una autoevaluación antes de la evaluación en cada tema o bloque. Estas actividades se utilizan como instrumento de enseñanza-aprendizaje, resolviendo presencialmente o mediante foros todas las dudas que puedan surgir en cuanto a interpretaciones y las soluciones alcanzadas.
Sesión Magistral	Método expositivo, en el que la labor didáctica recae o se centra en el profesor. Por lo tanto, es un método de enseñanza basado en el docente y en la transmisión de conocimientos. A través de este método el profesor presentará y explicará a los alumnos los elementos más relevantes de cada tema. Los alumnos contarán previamente con la documentación pertinente para el correcto seguimiento de los temas.

Tutorías

Supervisadas

descripción

Se atenderán las dudas de los estudiantes sobre los contenidos, metodología y aplicaciones.
Se realizarán tutorías mediante foros e individualmente.

Evaluación

	descripción	calificación
Evaluación General	La evaluación continua constará de un trabajo y tres pruebas mixtas de carácter teórico/práctico utilizando las aulas informáticas. La ponderación de las tres pruebas es del 45%. Los trabajos tendrán una ponderación del 10% y se evaluarán a través de preguntas presenciales. El 45% de la nota restante corresponderá a una prueba escrita final para evaluar la asimilación de conocimientos, conteniendo preguntas teóricas y ejercicios prácticos similares a los realizados durante el curso.	100%

Otros comentarios y segunda convocatoria
Las personas que hayan superado cada prueba mixta y los trabajos tendrán la opción a no presentarse a la prueba escrita final. La nota será el 10% correspondiente a los trabajos y el 90% a las pruebas mixtas. Las personas que no hayan superado una prueba mixta o uno de los trabajos, siendo esa nota al menos de 4, tendrán la opción a no presentarse a la prueba escrita final, siempre que la nota del 10% correspondiente a los trabajos y el 90% de las pruebas mixtas proporcione una media de al menos 5. Las actividades no realizadas o no evaluadas positivamente durante el periodo de evaluación continua no serán objeto de evaluación en la segunda convocatoria. La nota de la segunda convocatoria comprenderá una prueba escrita final para evaluar la asimilación de conocimientos, conteniendo preguntas teóricas y ejercicios prácticos similares a los realizados durante el curso con un valor del 50% y la nota obtenida de la evaluación continua con un valor del 50%. El 10% de la nota corresponderá a los trabajos y el 40% restante a las tres pruebas mixtas de carácter teórico/práctico. La convocatoria extraordinaria de diciembre no contendrá evaluación continua. Se realizará un único ejercicio teórico-práctico. Durante el desarrollo de las pruebas no se permitirá manejar ningún material a excepción de bolígrafo y calculadora no programable. Queda terminantemente prohibida la tenencia y el uso de cualquier dispositivo móvil y/o electrónico (incluyendo relojes inteligentes) durante la celebración de las pruebas. La simple tenencia de dichos dispositivos así como de apuntes, libros, carpetas o materiales diversos no autorizados durante las pruebas de evaluación, supondrá la retirada inmediata del examen, su expulsión del mismo y su calificación como suspenso, comunicándose la incidencia a la Autoridad Académica del Centro para que realice las actuaciones previstas en las Pautas de Actuación en los Supuestos de Plagio, Copia o Fraude en Exámenes o Pruebas de Evaluación, aprobadas por aprobada por el Consejo de Gobierno el 08-06-2015. A estos efectos, todas las pruebas, incluidos los trabajos, se considerarán bajo los supuestos de la normativa de Pautas de Actuación en los Supuestos de Plagio, Copia o Fraude en Exámenes o Pruebas de Evaluación.

Fuentes de información

Acceso a la Lista de lecturas de la asignatura

Básica
	En cada tema se proporcionará bibliografía detallada. Daniel, W.W.(1990): Applied nonparametric statistics, PWS-KENT, USA. Hair, J.F., Anderson, R.E., Tatham, R.L., Black, W.C. (1999): Análisis multivariable. 5ª Ed., Madrid, Prentice Hall. Hair, J.F., Black, W.C., Babin, B.J., Anderson, R.E. (2018). Multivariate DataAnalysis. Eighth edition. Cengage Learning, EMEA. Härdle, W. (1991): Applied nonparametric regression. Australia, Cambridge. IBM Corp. Released (2023). IBM SPSS Advanced statistics, Version 29.0. Armonk,NY: IBM Corp. https://www.ibm.com/docs/es/SSLVMB_29.0.0/pdf/IBM_SPSS_Advanced_Statistics.pdf IBM Corp. Released (2023). IBM SPSS Customtables, Version 29.0. Armonk, NY: IBM Corp. https://www.ibm.com/docs/es/SSLVMB_29.0.0/pdf/IBM_SPSS_Custom_Tables.pdf IBM Corp. Released (2023). IBM SPSS Statisticsalgorithms, Version 29.0. Armonk, NY: IBM Corp. https://www.ibm.com/docs/en/SSLVMB_29.0.0/pdf/IBM_SPSS_Statistics_Algorithms.pdf IBM Corp. Released (2019). IBM SPSS Statisticsbase, Version 29.0. Armonk, NY: IBM Corp. https://www.ibm.com/docs/es/SSLVMB_29.0.0/pdf/IBM_SPSS_Statistics_Base.pdf IBM Corp. Released (2023). IBM SPSS Statistics Regression, Version 29.0. Armonk,NY: IBM Corp. https://www.ibm.com/docs/es/SSLVMB_29.0.0/pdf/IBM_SPSS_Regression.pdf Lebart, L.; Morineau, A.; Piron, M. (1995).Statistique exploratoire multidimensionnelle. Paris, Dunod. Legendre, P.; Legendre,L. (2012).Numerical Ecology. 3RD.Edition. Elsevier. Lina Vicente, Mª; Girón, P; Nieto, C; Pérez, T. (2005): Diseño de experimentos. Soluciones con SAS y SPSS. Pearson-Prentice Hall.
Complementaria
	Bisquerra,R.(1989): Introducción conceptual al Análisis Multivariable. Un enfoque informático con los paquetes SPSS-X, BMDP, LISREL y SPAD, Vol. I, Barcelona,PPU. Bisquerra,R.(1989): Introducción conceptual al Análisis Multivariable. Un enfoque informático con los paquetes SPSS-X, BMDP, LISREL y SPAD. Vol. II. Barcelona, PPU. Everitt, B.S. (1980): The analysis of contingency tables. Monographs on Applied Probability and Statistics, Chapman and Hall, London. Otero, J.M.(1993): Econometría. Series temporales y predicción, AC, Madrid. Peña Sánchez de Rivera, D. (1989): Estadística. Modelos y Métodos. 2. Modelos lineales y series temporales. Alianza Universidad, Madrid. Pindick, R., Rubinfeld, D.L. (1980): Modelos econométricos. Labor, Barcelona. Pulido. A. (1989): Modelos econométricos. Madrid, Pirámide. Uriel, E. (1985): Análisis de series temporales. Modelos Arima, Paraninfo, Madrid. Se proporcionará bibliografía complementaria en cada uno de los temas.

Recomendaciones

Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente

ESTADISTICA I / 00511003

ESTADISTICA II / 00511014

INFORMATICA EN MARKETING / 00511015


Otros comentarios
Haber cursado las asignaturas de Estadística I y Estadística II.